遥感

遥感的定义：遥感即通过非接触式方式获取地表信息的科学（在一定程度上，也是艺术）。遥感是通过感应和记录反射或发射的能量来获取信息，同时对所获取的信息进行处理、分析和应用。 遥感过程：实物；传感数据；萃取信息；应用；具体地貌 传感器的分类： 感间区间：波谱，紫外，可见光，红外：反射红外、发射红外（热红外），微波。类型：发射，反射，散射。光源：主动，被动。 传感器分为全色、多光谱、高光谱和超光谱传感器。 全色传感器：覆盖了可见光或近红外整个光谱范围。 多光谱传感器：具有两个或多个波段的传感器. 高光谱传感器：光谱波段比多光谱窄很多，百个通道同时探测同一地物，具有较高的光谱分辨率。 超光谱分辨率：具有千个波段，波段宽远小于高光谱波段宽。 遥感的关键概念： 空间分辨率：影像的详尽程度依赖于传感器的空间分辨率。空间分辨率指的是可以分辨出的最小特征的尺寸。粗或低分辨率的影响只能分辨出大的目标物，而高分辨率的影响则可以分辨出小的目标。尺度指的是影响或地图上距离与地面所对应的实际距离的比值。空间分辨率也可以描述为卫星影像一个像元所代表的地表范围。 光谱分辨率：影像上不同的地物类别或者其详细程度通常可以通过比较它们特定的波段相应波谱来区分。光谱分辨率描述了传感器所能分辨的波长间隔能力。光谱分辨率越细，某个通道或波段的波长范围越窄。TM传感器具有7个波段，分别分布在可见光、近红外和中红外光谱范围。 辐射分辨率：像元的排列描述了影响的空间结构，而影响的辐射特性则描述了像元的实际信息含量。辐射分辨率表征了卫星能够分辨其所接收到的辐的精细程度，通常利用位数来存储最大的辐射。 时间分辨率：时间分辨率指的是卫星传感器的重复访问周期，一般为几天。时间分辨率是在同意区域两次连续获取数据的时间间隔。时间分辨率表征的是卫星观测同一个区域的频率，其取决于：轨道特性、扫描带宽度。低空间，高时间；高空间，低时间。 电磁波:电磁场是由电场和磁场组成的,电场和磁场彼此正交,并沿着垂直于传播方向的轴进行,并时刻发生变化. 电磁波的三个属性：波长：波长是两个相邻波峰或波谷之间的距离。 频率：频率指的是在给定时间内通过某一特定点的波峰的数量。 振幅：振幅即每个波峰的高度。通常用能量水平（一般为光谱的入射辐射）来量测，可以表达为瓦/m2/um（即能量水平/波长间隔） 斯蒂芬—波尔滋曼定律：黑体辐射的能量（单位为W/m2）与其绝对温度的四次方成正比：即M=σT4（其中，σ是斯蒂芬—波尔滋曼常数5.6697*10[-8]W/m2/K4）这一定律阐述了地球（或太阳）发射的能量是其温度的函数。温度越高，其辐射能量越大。 维恩位移定律：辐射的最大波长可以通过下式进行计算：λmax=k/T（其中k为常数2898，T为绝对温度，单位K） 红边效应：在红外与近红外交界处发生反射率急剧上升的现象。 植被的光谱：可见光（0.4μm~0.7μm）：低反射、低投射、高吸收。主要是由于叶绿素集中的蓝和红波段。由于其他色素对吸收的影响，在黄—绿区域即0.55μm为中心的区域有比较小的反射峰。近红外（0.7μm~1.3μm）：低吸收、高反射、高透射。主要是由于叶片结构和叶片的投射性决定的。在近红外附近具有高反射数据，构成反射高原。中红外（1.3μm~2.5μm）：在1.4,1.9和2.7μm水的强烈吸收影响了植被的反射光源。 水的光谱：水的电磁波谱曲线与水的性质及其状况有关。大部分水体易于从近红外波段中勾勒出来。在自然状况下，水体在近红外和中红外波段几乎吸收了所有的入射辐射。 散射：散射指的是电磁能量被悬浮在大气中的例子或者大气中的大分子改变其行进方向。瑞利散射：晴空，大气中仅含有大气气体分子，其对入射辐射的散射强度随着波长的变短而增强，其散射强度的大小与波长的四次方成反比（蓝最小）。发生条件：大气颗粒粒径远小于辐射波长。 米反射：是由大气中大颗粒如尘埃、划分、烟和水滴等引起的，这些颗粒的粒径是瑞利散射的很多倍。这些粒子的粒径与入射辐射的波长相同。米散射可以影响从可见光到可见光附近比较宽范围的电磁辐射。米散射与波段相关，但是其关系不像瑞利散射那样一种简单的形式。在富含大颗粒的底层大气约0~5m，米反射比较强烈。发生条件：大气中粒子粒径与入射辐射波长相当。 非选择性散射：当大气中粒子其直径远大于入射辐射波长时发生。在可见光及其附近波段中，发生非选择性散射的粒子包括大的水滴或是飞机尘埃。非选择性意味着与波长无关，因此阴霾天气就是因为所有波长的入射辐射都同等成都的发生非选择性散射的结果。 折射：折射的发生是由于光线在两个不同的介质传输时发生弯曲的结果。当光线穿过的大气层具有不同的清晰度、浑浊度或者温度时，因其影响了大气层的密度，造成的密度分层现象，因此当光线从其中穿过时也会发生折射。 大气窗口：相对而言比较容易穿过大气的波段范围称为大气窗口。大气窗口对遥感作用明显。遥感可利用这些大气窗口造成。在大气窗口之下，其他波段的电磁能量要受到大气的严重衰减，因此对遥感几乎没有意义。在远红外区域，两个重要的窗口是从3.5~4.1μm，以及10.5~12.5μm，后者尤为重要，因为这个波段范围与地球发射辐射波段范围相近。 遥感平台：是安装遥感器的飞行器，是用于安置各种遥感仪器，使其从一定高度或距离对地面目标进行探测，并为其提供技术保障和工作条件的运载工具。 Landset：携带一个多光谱相机（MSS）和一个专题制图仪（TM）。扫描带宽185m，分布7个波段：可见光的蓝光到热红外。空间分辨率：热红外为120m，其他30m。太阳同步，周期16天。 Spot：法国卫星。1986年发射，周期26天。扫描带117km。太阳同步。搭载2个点式扫描仪。空间分辨率10m（全色波段）；多光谱为20m设计三个波段。 Hyperion高光谱成像仪：0.4μm~2.5μm，220个nm波段。扫描带7.5km。IFOV（瞬时视场角）42.5μrad。空间分辨率30m。飞行高度705m。12位影像数据。 Terra：MODIS：36个波段，空间分辨率250m~1km。ASTER：高分辨率，多光谱影响，空间分辨率15m~90m，还有一个立体相对。MOPITT：全球CH4&CO探测。 用于获取遥感数据的平台包括：机载：航空飞机（低中和高纬度、空间分辨率较高0.2cm）；星载：卫星（极轨，太阳同步，地表以上）；地面：地球同步（相对地球静止） 传感器类型：被动传感器：依赖于外部能源，通常是太阳，最常用的被动传感器是照片。主动传感器：拥有自己的能源，雷达枪即为一典型主动传感器。主动传感器发送信号并测量返回的信号，更易于控制因为其不依赖于多变的入射条件。 轨道：卫星所飞行的路径即轨道。近极轨道卫星在地球的一侧向北运转时，则在另一侧时则是向南运转，并分别称为上升轨和下降轨。 地球静止卫星：任何时候都观测地球同意位置的卫星（可从地球正上方观测地球） 极轨：一个极轨是一个特定的距地球较近的轨道类型，极轨是南北向运转。（why）有助于探测星球表面，当一个卫星轨道是南北向时，地球自西向东运转，因此，极轨卫星可以扫描整个表面。较低的高度，影像分辨率较高。 近极轨卫星：南北轨道飞行，在一定时间段内，覆盖地表大部分地区。多是与太阳同步，在同一固定时间通过世界某个地方（在地球一侧向北运转，上升轨；另一侧向南转，下降轨） 低轨：当一颗卫星在近地球轨道运转时，我们称之为低地球轨道。轨道离地球近，为克服地球重力，运转速度快。 中轨：导航卫星 近地低轨：80~2000km，军用智能卫星，气象卫星 扫描带：当一颗卫星绕地球旋转时，传感器可以探测到地球表面的某一部分，则成像的这一部分即为扫描带。 星下点：位于卫星正下方的地表 数字成像的传感设备分为光机扫描仪和CCD（阵列、线阵、面阵、推扫、分辨率高） 光机扫描仪：是通过物理的移动镜面或焦距来系统的观测地表。 电荷耦合设备（CCD）：一个CCD设备是将感光的物质嵌入到硅片中，势位并接受接收景物的光子，一般通过一个光学系统来收集、过滤和聚焦辐射实现。CCDs的感应组件可以做到很小，其直径可能小于1μm，对可见光和近红外辐射敏感。这些元素可以通过微电路相互连接来形成矩阵，设计成单独一行的探测设备形成一个线阵，设计成几行几列的探测设备形成二位矩阵。CCDs可以放置在聚焦平面上，这样他们就可以飞行路线正交来探测一个较窄的矩形条带，飞机或卫星的千金运动使得其视场角沿着飞行路径前行，获取一个覆盖面的数据。利用类比方法，这种成像方式称为描扫，而机械扫描则被称为摆扫，其影响的形成依赖于传感器从一侧到另一侧进行移动扫描来实现。 信噪比（S/N or SNR）：每个传感器都会记录与目标物的亮度无关的信号，即噪声，部分是有传感器各个部件累计的硬件误差造成的。为了传感设备的高效利用，设计时其噪声必须要低于其信号。通常使用信噪比来描述。 摆扫扫描仪：一种扫描仪为摆扫扫描仪，也成交叉扫描仪。这种扫描仪使用旋转地镜片在垂直于传感器平台前进的方向从一侧到另一侧扫描地面景物，镜像扫帚一样。扫描的宽度称为传感器的扫描带宽度。旋转的镜片将反射的光线聚焦到传感器中心。带有旋转镜片的摆扫扫描仪形体较大且建造比较复杂。镜片的旋转会使得其扫描的影像发生空间扭曲，因此需要用户在使用前对其进行预处理。 摆扫：该系统的扫描线与航天器的飞行路线正交。扫描仪从航天器的一端扫描到另一端来探测电磁能量，并继续进行。数据收集角度在90°~120°之间。瞬间视场角（IFOV）：能量集中的三角锥，IFOV石油光学系统和探测器的尺度决定的。既有混合像元又有纯像元。 瞬时视场角（IFOV）：传感器视域的立体角，它决定了传感器在某一时刻和某一高处所能探测到的地表的区域，地表这一区域，即为空间分辨率像元，它决定了传感器的最大空间分辨率。IFOV由光学系统和探测器的尺度决定。IFOV越小，探测的地表信息越详细。IFOV越大探测器探测的总能量越多，探测的场景辐射越多，辐射分辨率越高，信噪比高，滞留时间长。 推扫扫描仪：又称沿路径扫描，是另一种类型的扫描仪，不需要使用旋转镜片。传感器探测设备排列成一行称为线阵进行以一种类似扫帚扫描的形式探测信息。 推扫扫描仪优点：滞留时间较长、信号较强、大范围的感应信号、较好的空间和辐射分辨率。较好的几何关系（探测器元件之间关系固定）。设备较小、较轻，需要能源较少。 推扫扫描仪缺点：需要标定多个传感器。商用CCDs光谱敏感性的范围有限。 摆扫：从航天器的一端扫描到另一端。推扫：利用一维线阵一次获取整条线的信息。 DN值：DNs代表了辐射量的相对大小。DNs不是反射率。在已知大气状况的前提下，DNs可以转换为反射率（值大反射率大）。DNs的范围取决于传感器的辐射分辨率。 数据模型：栅格、像素、灰度值等。栅格或网状（像素和形状规则）。方形的、举行的或多边形的。遥感探测的是像元所覆盖的地面范围内的平均电磁辐射。 文件格式：包含一个头文件和数据文件。 影像数据组织形式：BSQ（波段顺序的）、BIL（逐波段行顺序）、BIP（逐波段像素排列） 三种格式优缺点：BIP：便于从整幅图像中提取小的子区，因为一个子区往往在一、二个条带之内。便于作多维波谱向量的处理运算和样式识别及分类。BSQ：便于单波段的选取和处理。BIL：适用于多波段运算和分类。便于作多维波谱向量的处理运算和样式识别及分类。 栅格数据：最低值（低或无）、高（最大值）、其他（处于中间）。 数字影像数据：有数字（DNs）组成矩阵，一个像素一个DN值，每个波段为一层。 预处理：特征提取、辐射纠正、几何纠正 几何预处理：将影像与地图或者其他影像配准。 辐射预处理：调整数字数值以消除或减弱恶劣天气的影响。 几何纠正：对数据进行兴边处理 影响几何畸变因素：成像方式、外方为元素、地球曲率、大气折射、地球自转 几何纠正影响：任何过程都可能引起像素空间特征的变化。像元坐标、像元之间的关系、像元大小。几何纠正同时也改变的像素的radiometry 即重采样。 几何纠正意义：影像与地图叠加。消除由于地形、传感器wobble，地球曲率等引起的影像形变。改变影像的空间分辨率。改变影像的地图投影。 地面控制点（GCPs）：GCP点的选取：GCPs在地图上具有较高精度的特性地物同时其位置在影像上也比较容易找到。如果特征点能够从背景中很容易区分的话，最理想的效果是GCPs要达到一个像素一样小。在实际工作中，大部分GCPs一般有几个像素大小。可能是高速公路的交叉点，可区分的水体，土地覆盖地块的边缘，小溪的结合处及类似特征。 GCP点集的大小：一般的，找到一个小或中等尺度的控制点比较容易。然而在很多情况下，分析人员发现很难扩展GCPs点集，因为没新增一个点，其精度越来越难保证。因此，好的GCPs点集包含的点数可能比较少。好的GCPs点意味着不仅在影像上同时在地图上都要确保有很好的精度。 GCP点的布局及数量：位置也同样是一个问题：理论上，GCPs点应该在整个影像中均匀分布，在影响边缘处要覆盖比较好。选择好的点同时又要均匀分布，而正很难同时顾及到。对于分析人员来说二者之间很难平衡。根据Bernstein et al.的研究，随着GCPs点数增多，配准误差降低。GCPs的数据越多越好。如果每个GCP点的精度都在1/3个像元，那么16个点比较理想。当然，如果这些点的布局相对集中或者地表的自然特性很难保证精度的话，16个GCPs点还是不够的，需要再增加点数。 GCPs概括：道路交叉点、河湾、自然地特征地物等。GCPs应该布满整个影像。GCPs的最小数量取决于转换类型。最好有GCPs点集。必须为GCP坐标选择一个投影系统。 影像配准：不是从地图上选择控制点，而是将两个或多个影像关联起来。可以用于配准一个没有参考系统的影像。可用于将两层影像进行对照（比如在不同时期获取的同一地区的影像） 影像与地图拟合的两种策略：利用地面控制点将真实坐标赋给影响（即纠正）。在两种影像或者影像和地图之间进行匹配（影像匹配） 影像与地图拟合的过程：数学变换、重采样 数学变换：利用数学方程将像素坐标与所有的GCPs点实现很好的匹配。一次逼近：至少3个GCPs，适合比较小的平坦地区。二次逼近：至少6个GCPs，适合于考虑地球曲率因素大的区域、地形中等变化程度的区域和航空数据（在三维坐标之间变化）。三次逼近：至少10个GCPs，适于地形变化幅度较大的区域。多次逼近：GCPs通常为3的倍数 重采样：一旦将像素移动到一个新的位置就需要重新为其赋DN值 重采样技术：最近邻：用最近的像素值赋给新的像素。利用最近邻的未纠正的像元的数值赋给纠正了的像元。优点和缺点：简单且能够保留场景的原始数据。Kovalick’s的研究表明，此方法在计算上是上述三种发放最高效的。另一方面，此法可能产生明显的位置错误，尤其对于一些线性特征，重采样后像素之间明显错位。 双线性：用最近4个像素值的平均值赋给新的像素。是第二个比较复杂的重采样方法。利用周围4个最近邻像素值的加权平均值作为其DN值。“加权”指的是离像素的距离越近，权重越大。优缺点：影响更加自然，因为每个数值都是基于周围几个像素值加权计算得到的，与最近邻相比，此法没有不自然的色块。原始影像中的亮度值丢失了。因为重采样是利用周围几个像素值平均得到的，因此降低了影像的空间分辨率，有模糊的块状像素。 三次卷积：用最近的16个像素数值的平局值赋给新像素。是最繁杂、最复杂，也可能是使用最广泛的插值方法。采用周围16个像素的加权平均值作为该像素的数值。 优缺点：此方法的结果比其他方法的结果更有吸引力。相对于最近邻和双线行，数据改变更大。计算强度最大，需要的最少GCPs点数增多。 辐射纠正：将DN值转换成相应物理量（消除大气影像） 大气纠正：大气纠正指的是将卫星上观测到的辐射转换到地面的反射率或者出反射辐射的方法。 大气影响：经过两次大气、大气分子与电磁发生作用、大气效应与波段有关、大气对电磁辐射有2个或3个主要影响：大气散射、大气吸收、折射。 大气纠正具体方法：两类辐射亮度、地表反射率、地表本身辐射亮度。传感器接受反射率与大气散射共同作用。两个波段逐段进行大气纠正。（绿波段是红近红波段的4倍，与近红相比可见光大气效应更加强烈） 路径辐射纠正：逐个波段进行 估计路径辐射的数值并除去 主要有“暗像元法”或短波与未发生散射作用的长波回归分析 暗像元法：又叫最小直方图法 HHM 特点：简单、直接、应用广泛。缺点：一种近似的方法不仅影响位置而且影响形状，不能用在没有云、阴影以及开放水域的地方。 大气吸收：某些特定的大气组成会吸收某些波长的辐射。 LOWTRAN：计算各种大气条件下的大气透过率、大气背景辐射。但适用于光谱分辨率较低的影像（较高的用MODTRAN） 影像解译的任务——分类分类：是根据目标、特征或者区域等在影像上的外在显现将其识别出来。检测：确定某个特征的有或者无。识别：关于特征或物体的更好水平的认知，以便于将物体归类到某个类别当中。鉴别：有确凿的证据和充分的理由将物体或特征归为某个特定的类中。——枚举：是列举或者清点影响中可见的散离要素。——测量：首先是距离或者高度的测量，也可能扩展到面积或体积。其次是对影像亮度的定量估计。——勾勒：单独区分以不同色调或纹理为特性的不同的面积单元，确定不同区域的边缘或者边界。 影像解译主要元素：影像色调：主要指影像中某个区域的亮度或者灰度。影像纹理：指的是影响区域的表面粗糙度和平滑度。阴影。模式：指的是单个物体排列成独特的形式以便于对影响的识别。组成模式的各单体间存在函数关系。关联：指某些特征地物的相关性，通常没有模式反映出的严格的空间排列。形状：特征的形状对于他们的识别非常明显。尺寸：含义：首先，即使没有进行测量和计算，影响上特征地物之间的尺寸差别为解译人员提供了对其尺度和分辨率的识别。其次，实际的尺寸测量对于介意来说也同等重要。位置：指的是地貌位置。 影像分类：将影像像素变换到相似的特征或专题的过程。 影像分类两种途径：手工翻译、基于像素的数字分类（非监督分类、监督分类、分类回归树、神经网络等） 监督分类：包括利用训练样本建立判别函数的“学习”过程和把待分像元带入判别函数进行判别过程。利用目标样本（训练数据），将像素指定到与其进行的训练类中。 非监督：在没有先验类别作为样本的前提条件下，即事先不知道类别特征，主要根据像元间相似度的大小进行归类合并的方法（根据DN值的相似度将像素进行聚类） 优缺点：不需要先验知识，需要表示类别；可重复；独特的光谱类别作为一个单元。光谱信息类别并非与信息类别相对应；对输出类别的控制有限；影像中各类的统计数据不宜用于其它影像。 训练数据的选择：代表所有你需要测图的类别。表征类间的光谱变化（能够细分以便再分类）。需要根据对影像的观察或者野外工作进行仔细选择。根据必要重复修改。 后处理方法：由像元建立多边形。使用过滤器使像元分类。使分类后的像元自动转化到多边形。 精度评定：目标：评定分类工作的精度，理解解译的利用度。方案：选取兴趣源。确定兴趣轮廓。确定位置及标本。最后得出误差矩阵。 总体精度：误差矩阵对角线相加之和除以原本总数。 用户精度（错分误差）：conifer/totals*100%——行 制图精度（漏风误差）：conifer/totals*100%——列 Kappa系数：小于0.4很差；0.4~0.75一般；大于0.75好 Kappa系数=（1行*1列+2行*2列+…+n行*n列）总数的平方 探测转换：在解译之前要进行探测转换，排除季节变换、太阳高度角、大气等条件的影响。通过大气纠正，叠层分析等手段进行。